L'esclusivo sistema di Relearning di TECH ti consentirà di aggiornare le tue conoscenze e competenze in materia di Architettura Visual Cortex nel modo più rigoroso"

Esiste una miriade di risorse dedicate allo sviluppo e all'addestramento di modelli di Reti Neurali. A questo proposito, Keras è diventato il più utilizzato dai professionisti grazie alla sua facilità d'uso, alla flessibilità e alla compatibilità con altre librerie. Questa libreria open source fornisce agli sviluppatori un'interfaccia di programmazione delle applicazioni di alto livello, consentendo loro di costruire modelli di Deep Learning con immediatezza. In questo modo, contribuisce alla creazione di modelli di classificazione delle immagini in grado di identificare i diversi oggetti presenti nelle istantanee. Ciò è utile per aspetti quali i sistemi di riconoscimento dei volti, la classificazione delle immagini mediche o la creazione di arte generativa.  
In questo contesto, TECH implementa un esperto universitario che si concentrerà sul Deep Computer Vision con le Reti Neurali Convoluzionali. A tal fine, il percorso accademico approfondirà l'Addestramento all'apprendimento per trasferimento, esaminando fattori quali le tecniche di inizializzazione dei pesi e i termini di lisciatura. Gli studenti potranno così sfruttare le conoscenze pregresse acquisite da modelli pre-addestrati per migliorare le prestazioni di nuovi compiti di apprendimento automatico. La formazione affronterà anche la costruzione di un'applicazione Deep Learning mediante TensorFlow e NumPy. Ciò consentirà ai professionisti di fare un uso ottimale di questi strumenti in aree quali la previsione delle prestazioni. 

Questa specializzazione verrà erogata in modalità 100% online, su una piattaforma di studio virtuale che non è regolata da orari predefiniti. Al di là di questo, ogni studente avrà la possibilità di autogestire i propri progressi su base personalizzata in qualsiasi momento delle 24 ore al giorno. Una delle caratteristiche più distintive della metodologia è il processo di apprendimento che TECH utilizza in tutti i suoi programmi: il Relearning. Questo sistema di insegnamento promuoverà l'acquisizione di competenze in modo rapido e flessibile, basandosi sull'analisi dei contenuti teorici e sull'esemplificazione di casi basati sul contesto reale della professione.

Sarai in grado di contribuire all'avanzamento delle conoscenze nell'area del Deep Learning attraverso la ricerca e lo sviluppo di nuovi algoritmi"

Questo esperto universitario in Reti Neurali e Addestramento nel Deep Learning possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono: 

• Lo sviluppo di casi di studio pratici presentati da esperti di Reti Neurali e Addestramento in Deep Learning
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche sulle discipline essenziali per l’esercizio della professione
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
• Particolare enfasi sulle metodologie innovative 
• Lezioni teoriche, domande all'esperto e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o mobile dotato di connessione a internet

Ottimizzerai le tue competenze nella progettazione di modelli di Deep Learning per generare soluzioni progettuali efficaci"

Il personale docente del programma comprende rinomati professionisti e riconosciuti specialisti appartenenti a prestigiose società e università, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente. 

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale. 

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.

Imparerai a conoscere l'ambiente di calcolo NumPy e a eseguire operazioni numeriche su array multidimensionali”

Avrai accesso a una libreria multimediale ricca di contenuti dinamici che rafforzeranno il tuo apprendimento in modo più visivo”  

Grazie a questa esperienza di apprendimento immersivo, gli studenti avranno a disposizione una pluralità di conoscenze e competenze per sperimentare un salto di qualità nel campo del Deep Learning. I professionisti avranno una solida conoscenza della formazione delle Reti Neurali profonde e saranno in grado di applicarne i principi agli algoritmi in modo efficace.  Inoltre, impareranno a padroneggiare software avanzati come TensorFlow, progettato per creare diverse architetture di reti neurali in modo rapido e semplice. Tutto ciò consentirà loro di progettare e implementare progetti avanzati di Intelligenza Artificiale per distinguersi in un settore tecnologico in continua espansione. 

In soli 6 mesi, darai alla tua carriera la spinta tecnologica necessaria e offrirai soluzioni innovative ai problemi di gradiente"

Obiettivi generali

• Approfondire i concetti chiave delle funzioni matematiche e delle loro derivate
• Applicare questi principi agli algoritmi di deep learning per l'apprendimento automatico
• Esaminare i concetti chiave dell'Apprendimento Supervisionato e come si applicano ai modelli di rete neurale
• Analizzare l’addestramento, la valutazione e l'analisi dei modelli di reti neurali
• Approfondire i concetti chiave e le principali applicazioni del deep learning 
• Implementare e ottimizzare le reti neurali con Keras.
• Sviluppare conoscenze specialistiche sulla formazione di reti neurali profonde
• Analizzare i meccanismi di ottimizzazione e regolarizzazione necessari per l'addestramento delle reti neurali profonde

Obiettivi specifici

Modulo 1. Addestramento delle Reti Neuronali Profonde

• Analizzare i problemi di gradiente e come evitarli
• Determinare come riutilizzare gli strati pre-addestrati per addestrare reti neurali profonde
• Stabilire come programmare il tasso di apprendimento per ottenere i migliori risultati

Modulo 2. Personalizzazione di Modelli e Addestramento con TensorFlow

• Determinare come utilizzare l'API TensorFlow per definire funzioni e grafici personalizzati
• Utilizzare l'API tf.data per caricare e pre-elaborare i dati in modo efficiente
• Discutere il progetto TensorFlow Datasets e come può essere utilizzato per facilitare l'accesso all’insieme di dati pre-elaborati

Modulo 3. Deep Computer Vision con Reti Neurali Convoluzionali

• Esplorare e capire come funzionano i livelli convoluzionali e di raggruppamento per l'architettura Visual Cortex
• Sviluppare architetture CNN con Keras
• Utilizzare i modelli Keras pre-addestrati per la classificazione, la localizzazione, il rilevamento e il monitoraggio degli oggetti e la segmentazione semantica

Il materiale didattico di questa qualifica ti permetterà di approfondire visivamente in conoscenza dell’Apprendimento per Trasferimento”